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    <title>人类评估 on 办公AI智能小助手</title>
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      <title>大语言模型评估中认知偏差的考量框架</title>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;大语言模型评估中认知偏差的考量框架&#34;&gt;大语言模型评估中认知偏差的考量框架&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;在计算语言学协会（ACL）2024年会议上发表的一篇立场论文，提出了一个更准确评估大语言模型（LLMs）的人类评估框架。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;大语言模型能够生成极其流畅的自然语言文本，而这种流畅性可能会误导人类忽视内容的质量。例如，心理学研究表明，高流畅性的内容可能被认为比低流畅性内容更真实和有用。对流畅语言的偏好是认知偏差的一个例子，这是大脑采取的一种捷径，虽然在进化上有用，但可能导致系统性错误。&lt;/p&gt;</description>
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